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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510251136.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/31；該發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的URL權(quán)限調(diào)制方法是由張洋舟;茍俊偉;徐芯凌;彭磊;白鵬;李剛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的URL權(quán)限調(diào)制方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的URL權(quán)限調(diào)制方法，涉及管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：步驟S100：選定目標(biāo)運(yùn)用的單據(jù)生成系統(tǒng)，嵌入預(yù)設(shè)的權(quán)限控制參數(shù)和生成細(xì)粒度規(guī)則；步驟S200：建立標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，基于標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和細(xì)粒度規(guī)則構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型；步驟S300：機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于約束條件篩出異常訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)；步驟S400：對(duì)異常訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)的請(qǐng)求進(jìn)行攔截，重新驗(yàn)證訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限和更新權(quán)限控制參數(shù)。本發(fā)明在跨系統(tǒng)場(chǎng)景下通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)權(quán)限保持更新，能夠防止ERP系統(tǒng)中的角色權(quán)限在CRM等系統(tǒng)中失控，實(shí)時(shí)攔截異常訪(fǎng)問(wèn)行為，具有提升系統(tǒng)安全性的優(yōu)點(diǎn)和降低了由于配置錯(cuò)誤導(dǎo)致安全隱患的有益效果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的URL權(quán)限調(diào)制方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的URL權(quán)限調(diào)制方法，其特征在于，該方法包括： 步驟S100：選定目標(biāo)運(yùn)用的單據(jù)生成系統(tǒng)，在單據(jù)生成系統(tǒng)進(jìn)行跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)請(qǐng)求的URL訪(fǎng)問(wèn)機(jī)制中嵌入預(yù)設(shè)的權(quán)限控制參數(shù)，基于單據(jù)生成系統(tǒng)生成細(xì)粒度規(guī)則； 步驟S200：通過(guò)權(quán)限控制參數(shù)動(dòng)態(tài)傳遞細(xì)粒度規(guī)則，收集跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)請(qǐng)求的完整URL日志用以建立標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，將標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和細(xì)粒度規(guī)則作為約束條件構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型； 步驟S300：將跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)請(qǐng)求中的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入值，所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于約束條件將不符合約束條件的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)輸出，并標(biāo)注為異常訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)； 步驟S400：對(duì)異常訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)在URL訪(fǎng)問(wèn)機(jī)制中對(duì)應(yīng)的跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)請(qǐng)求進(jìn)行攔截，并解析對(duì)應(yīng)的權(quán)限控制參數(shù)，重新驗(yàn)證URL訪(fǎng)問(wèn)機(jī)制的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限和更新權(quán)限控制參數(shù)； 通過(guò)URL日志中的行為模式識(shí)別建立標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，并使用聚類(lèi)方法對(duì)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為進(jìn)行聚類(lèi)，分析用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)中的相似度用以構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的異常訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)； 使用密度聚類(lèi)方法對(duì)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，其過(guò)程包括： 步驟S201：收集用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)的主行為特征，包括訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間戳、訪(fǎng)問(wèn)頻率、訪(fǎng)問(wèn)時(shí)段、請(qǐng)求類(lèi)型和URL訪(fǎng)問(wèn)路徑序列，基于所述主行為特征，構(gòu)建密度聚類(lèi)單元進(jìn)行聚類(lèi)； 步驟S202：基于行為相似度預(yù)設(shè)距離度量，并設(shè)置鄰域半徑和最小點(diǎn)數(shù)，所述鄰域半徑用于衡量不同用戶(hù)的主行為特征的相似度，所述最小點(diǎn)數(shù)表示密度聚類(lèi)單元中的簇的基準(zhǔn)量； 步驟S203：基于距離度量對(duì)全部用戶(hù)的主行為特征進(jìn)行聚類(lèi)，將聚類(lèi)結(jié)果中的核心點(diǎn)判別為正常的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)，將聚類(lèi)結(jié)果中的邊界點(diǎn)和噪聲點(diǎn)判別為異常用戶(hù)數(shù)據(jù)。

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